以视频监控应用系统为例，随着视频监控应用的规模化和网络化，智能化将是视频监控系统发展的另外一个必然趋势。具有智能分析功能的新一代监控系统大大地扩展了视频监控的应用领域，除了传统的安防应用外，人体行为识别和智能交通也将开辟大量的新兴应用市场。

智能视频分析算法的实现形式绝大部分是软件实现，对于嵌入式软件实现来说，最终产品表现的性能优劣与硬件平台的关系很大。毕竟嵌入式平台的资源是有限的，相对普通的计算机平台而言，嵌入式平台计算能力相对低很多，核心芯片缓存相对小，内存容量相对小等等。这些都会给智能视频分析算法嵌入式实现带来困难，所以智能视频分析算法在嵌入式实现时都会进行一定的优化。硬件平台不同会导致优化的策略和程度上有所差异，如果选择的处理器越高，在底层操作上开放的指令和操作越多，优化工具越齐全，则系统整体优化的性能会越好。

智能视频监控设备大部分都是嵌入式设备。智能视频监控属于传统视频监控的扩展与延伸，所以传统的视频监控对硬件平台的要求，智能视频监控也都必须具备。但智能视频监控与传统的视频监控相比，用户的需求更加多样化，例如：作为地铁系统用户，他们需要的功能是检测是否跨越候车的黄线，人群密度是否过大，是否有可疑的遗留物体等；对于银行系统用户来说，他们所需要的是ATM机的智能监控分析包括是否有安装假键盘、安装吞卡器，在ATM机是否有暴力行为，是否出现犯罪分子的人脸等。因此，一方面，用户需求的多样化可以使算法随着用户的需求调整。另一方面，智能视频处理要求芯片具有强大的处理能力，有许多算法实现时必须采用并行处理。因此，传统的基于单内核微控制器的解决方案面临很大挑战，融合MCU及DSP的异构双处理器或多处理器解决方案，以及具有强大运算能力的多内核处理器是智能视频监控嵌入式平台的可选方案。